Sistemas Expertos

Universidad adventista dominicana
Facultad de ingeniería y tecnología (FIT)
Practica De Inteligencia Artificial
SISTEMAS EXPERTOS



Una característica decisiva de los Sistemas Expertos es la separación entre conocimiento (reglas, hechos) por un lado y su procesamiento por el otro. A ello se añade una interface de usuario y un componente explicativo.

La Base de Conocimientos.
La Basede Conocimientos de un Sistema Experto contiene el conocimiento de los hechos y de las experiencias de los expertos en un dominio determinado.
Es decir, contiene conocimiento general sobre el dominio en el que se trabaja. El método más común para representar el conocimiento es mediante reglas de producción. El dominio de conocimiento representado se divide, pues, en pequeñas fracciones deconocimiento o reglas SI . . . ENTONCES . . . Cada regla constará de una parte denominada condición y de una parte denominada acción.
Una característica muy importante es que la base de conocimientos es independiente del mecanismo de inferencia que se utiliza para resolver los problemas. De esta forma, cuando los conocimientos almacenados se han quedado obsoletos, o cuando se dispone denuevos conocimientos, es relativamente fácil añadir reglas nuevas, eliminar las antiguas o corregir errores en las existentes. No es necesario reprogramar todo el sistema experto.
Las reglas suelen almacenarse en alguna secuencia jerárquica lógica, pero esto no es estrictamente necesario. Se pueden tener en cualquier secuencia y el motor de inferencia las usará en el orden adecuado que necesite para resolver unproblema.
Existen reglas de producción que no pertenecen al dominio del problema. Estas reglas se llaman meta reglas (reglas sobre otras reglas) y su función es indicar bajo qué condiciones deben considerarse unas reglas en vez de otras.
Hay que tener en cuenta:
1. ¿Qué objetos serán definidos?
2. ¿Cómo son las relaciones entre los objetos?
3. ¿Cómo se formularán y procesarán las reglas?
4.¿La base de conocimientos hace totalmente referencia a la solución del problema?
5. ¿La base de conocimientos es consistente?
La base de hechos.
El Mecanismo de Inferencia (o motor de inferencia) de un Sistema Experto puede simular la estrategia de solución de un experto y por tanto controla el proceso de razonamiento que seguirá el sistema experto. Utilizando los datos que se le suministran,recorre la base de conocimientos para alcanzar una solución. La estrategia de control puede ser:
• Se puede partir considerando todos los datos conocidos y luego ir progresivamente avanzando hacia la solución. Este proceso se lo denomina guiado por los datos o de encadenamiento progresivo (forward chainning, hacia delante, deductivo o modus ponents).
• Se puede seleccionar una posible solución ytratar de probar su validez buscando evidencia que la apoye. Este proceso se denomina guiado por el objetivo o de encadenamiento regresivo (backward chainning, hacia atrás, inductivo, modus tollens).

En el primer caso se comienza con los hechos disponibles en la base de datos, y se buscan reglas que satisfagan esos datos, es decir, reglas que verifiquen la parte Si. A este enfoque se le llamatambién guiado por datos, porque es el estado de la base de datos el que identifica las reglas que se pueden aplicar. Cuando se utiliza este método, el usuario comenzará introduciendo datos del problema en la base de datos del sistema.
Pasos:
1. Unificación (Matching). En este paso, en las reglas en la base de conocimientos se prueban los hechos conocidos al momento para ver cuáles son las queresulten satisfechas. Para decir que una regla ha sido satisfecha, se requiere que todas las premisas o antecedentes de la regla resuelvan a verdadero.
2. Resolución de Conflictos. Es posible que en la fase de unificación resulten satisfechas varias reglas. La resolución de conflictos involucra la selección de
la regla que tenga la más alta prioridad de entre el conjunto de reglas que han sido...